// 递归
// 本质是：解决主问题时，发现相同子问题，解决主问题和子问题的方法相同 (主问题有可能就是子问题)
// 心理暗示：宏观看待递归问题，把递归函数当成黑盒，相信这个黑盒一定能完成任务
// 技巧：
//      找到重复子问题 -> 设计函数头
//      子问题是如何解决的 -> 函数体的书写
//      注意递归函数的出口 -> 关注问题不能分割的情况
// 拓展：如果一个题目可以用决策树画出来，那么也可以通过递归解决

// 例题 3：
// 给你二叉树的根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0 ，要么是 1 。
// 回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。
// 点 node 的子树为 node 本身加上所有 node 的后代。
//
//        示例 1：
//
//
//        输入：root = [1,null,0,0,1]
//        输出：[1,null,0,null,1]
//        解释：
//        只有红色节点满足条件“所有不包含 1 的子树”。 右图为返回的答案。
//        示例 2：
//
//
//        输入：root = [1,0,1,0,0,0,1]
//        输出：[1,null,1,null,1]
//        示例 3：
//
//
//        输入：root = [1,1,0,1,1,0,1,0]
//        输出：[1,1,0,1,1,null,1]
//
//
//        提示：
//
//        树中节点的数目在范围 [1, 200] 内
//        Node.val 为 0 或 1

// 解题思路：
// 需要知道左子树和右子树的信息，才能进行剪枝 - 后序遍历
// 返回的时候有可能需要剪枝，因此函数头需要有一个返回值
// 根据左右的返回结果，可以判断是否剪枝，因此只需要一个参数 root

public class PruneTree {
    public TreeNode pruneTree(TreeNode root) {
        if(root == null) return null;
        root.left = pruneTree(root.left);
        root.right = pruneTree(root.right);
        if(root.left == null && root.right == null && root.val == 0) return null;
        return root;
    }
}
